任何新技术，只要发展得足够快，取得足够高的成果，就会广泛应用于各行各业，包括一些“怪异”的用途。

2024年，生成式AI的发展浪潮将持续不减，并逐渐渗透到各个行业。 很多行业在适应这一新技术的时候都需要经历一段摸索或者迷失的时期，但有一个行业是例外，那就是金融采集领域。 它不仅没有经过磨合，甚至直接依靠AI技术“获得了巨大的收获”。

收藏率是传统收藏的两倍，“AI收藏”瞬间成为行业新宠。

在中国，追债问题很少被提及。 似乎这两个词总是与网贷、高利贷等不好的事情联系在一起。

但事实上，不仅是个别金融机构，整个社会都面临着巨大的债务市场和日益严峻的催收压力，每年都要在催收上花费巨大的人力、物力、时间成本。 但AI的出现改变了这一情况。 凭借人工智能技术高效、智能、低成本的优势，提高了征​​收行业的征收效率，其征收率是传统人工征收的两倍。

那么，与传统的手工劳动相比，AI采集有哪些独特的优势呢？

首先，人工智能追债效率极高。 追债人再厉害，也不是万无一失的，需要休息，但人工智能追债机器人却不需要。 他们可以日以继夜地工作，充满鸡血，这会提高工作效率。

此外，AI采集可以更精准、智能地完成撮合工作。 通过分析预先输入的信息和数据，AI采集可以智能分配案件并完成自动化操作。 此外，AI Collection还拥有专业的案件流转技术来应对各种催收业务。

更重要的是，AI采集可以有效避免暴力采集、低质量采集等情况。 收藏家的素质良莠不齐，在收藏过程中常常会互相冲突。 但AI追债是最有学问的。 它可以自动过滤脏话、侮辱性语言、威胁性语言等。更值得一提的是，AI采集的每一次通话都经过智能质检和情绪检测。 这样保证了每次调用都是有序的，比手动采集安全得多。

人工智能催收的运行原理：人机协作提高质量和效率。

AI之所以能在收藏领域取得显著成果，就在于它实现了“人机协作”。 只有这样，才能最大程度地提高质量和效率。

要知道，在不良信贷资产处置过程中，需要催收人和债务人之间充分沟通。 如果严重依赖人工，往往会出现计划执行延迟、外呼效率低、业务标准化难以控制、人工成本高等问题。 但改成“人机协作”，很多问题就可以解决。

比如，现在很多AI采集智能系统都选择“预测外呼+AI接听”的方式，这样就会减少人工一一外拨的需要，浪费大量座席时间（遇到漏接等问题时）来电、占线、停机等）情况。 “预测外呼+AI代答”可自动使外呼数量翻倍。 呼叫接听后，将转接人工座席接听。 它还会自动生成“无人接听”、“空号”等智能标签，帮助收藏者从拨号到等待。 从接听电话等繁琐工作中解放出来后，他们可以将精力投入到每次与债务人的有效沟通上，从而提高外呼效率和催收效果。 据统计，使用“预测外呼+AI代答”，可以将有效呼叫数量提升到之前的6倍以上。

AI应用数千种，为何金融催收最先起步？

乍一看，人工智能在追债领域的应用并没有什么特别的：人工智能替代体力劳动、人工智能提高效率……等等，其实在很多其他行业都有应用。

那么问题来了，为什么这个颇为尴尬的收藏领域却成为了AI首先能够“创造奇迹”的地方？

追债看似尴尬，但质效型人工智能可以首先解决问题，实现效率和盈利的提升。 当然，这与追债行业本身的“特点”密不可分。 传统的采集工作过于依赖体力劳动，重复性、规律性很强。 这一系列的特点正是AI技术想要做到的，因为现阶段AI最适合的应用恰好就是这种“劳动密集型+暴利”的行业。

360金融大数据总监苏穗曾提到，人工智能追债机器人在同一时间内可以拨打的电话数量是人类的数倍，即800-1000次电话，而300次则为800-1000次。 这意味着，一旦使用AI采集系统，你就可以收获能够长期大量工作的机器人，而无需给出“佣金”。 这节省了大量的人工采集成本。

另外，在如何规避风险、如何合规做事方面，人工智能都能取得满分。 随着监管政策越来越严格，相应的要求也越来越多。 在这种情况下，仅仅坚守“不暴力征收、不辱骂、不言语辱骂”的底线已经不够了。 收债员必须小心，走在刨冰上。 一旦说错话，就会踩红线，被投诉、罚款，甚至被起诉。 人工智能催收可以实现标准化操作，避免人工催收可能出现的不当言行，降低法律风险。 这无疑给征集过程敲上了“金钟”。

目前，率先利用人工智能追债的企业主要有两类：一类是银行、网贷平台等企业。 他们自己借了钱，现在想通过AI催收把钱拿回来。 浦发银行、拍拍贷等就是这方面的典型代表。 例如，浦发银行通过引入FICO CCS自动语音催收系统，提高了催收流程的效率； 拍拍贷还推出了“智牛”收款机器人，通过AI系统实现收款工作自动化。

另一种类型是专门的催收公司，充当中介机构。 其他公司将困难债务委托给他们，他们利用人工智能来提高催收效率。 如追一科技、捷通华盛等就是这方面的典型代表。 这些企业往往通过智能语音催收、用户画像模型、催收聚焦等方式，优化催收流程，提高催收效率，降低成本，保证催收活动的合规性。

如果从传统行业的角度来看，人工智能是一个被寄予厚望的概念，代表着人类的高精度技术。 应该在医疗、教育、自动化科技、生物科技等一系列高端产业中大放异彩。

理想很丰满，现实却是如此可笑。 最先收获AI技术红利的是“追债”，这是一个很少被提及的行业。 俗话说，任何新技术，最先尝试的都是老牌的暴利行业。